江西省文化产业投入产出效率的研究——基于三阶段DEA模型的分析.pdf
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1、1582023年10月 Industrial Economy 1 引言欲强其国,必兴其文化,文化产业是一国及地方发展过程中“软实力”的重要体现。在我国全面转型高质量发展的当下,文化产业作为经济增长的重要抓手,彰显出巨大增长潜力(周世新,2020)。伴随党的二十大报告有关“重大文化产业项目带动战略”的部署,地方政府相继出台文化类重大项目建设文件,文化产业投资愈发受到重视。作为文化资源大省,红色、庐陵、浔阳、临川等一众文化遍布赣鄱大地。基于现有资源,着手推动文化产业高质量发展,促全省从文化大省转型升级为文化强省,是江西省近些年以来大力推行的课题方向。得益于“资源+政策”多项举措并行,江西省文化产业
2、规模稳步提升,截至2022年全省规模以上文化产业营收已突破3000亿大关,近5年规模增速也领先于全国平均水平,整体发展势头可期(见图1)。但即使是在文化产业高速发展的趋势下,无论是从文化产业高质量发展指数还是从产业资产规模来看,当前江西省于全国范围内的文化产业排名依旧处于中位段,与高线地区仍存在一定差距。如何在保持当前文化产业规模增速的同时,促进全省范围内该产业的投入产出效率释放,是江西省文化产业高质量发展的关键。因此,本文尝试以江西省各设区市文化产业为研究对象,结合各地区经济结构、创新水平、环境质量、教育、文旅协同发展等多方位要素,综合分析江西省文化产业的投资效率及制约因素。分析过程主要分两
3、步走:1623.55 1904.422383.892967.923305.1117.30%13.70%16.10%7.80%0%2%4%6%8%10%12%14%16%18%20%050010001500200025003000350020182019202020212022江西省规上文化产业营收(亿元)江西省文化产业增速全国文化产业增速图1 江西省文化产业营收及增速数据来源:江西省统计快报数,国家统计局。第一步,依托于三阶段数据包络分析(Data envelopment analysis,DEA)对各地级市的文化产业投入产出效率进行测算:第一阶段,利用传统DEA方法中的BCC模型对江西省11
4、个地级市的文化产业投入产出效率展开基本测度,并得到投入松弛变量。第二阶段,引入环境类变量,利用随机前沿(Stochastic Frontier Approach,SFA)模型综合分析经济、创新、环境、教育、旅游对文化产业投资效率产生的影响,计算得到对应影响值,并于初始投入变量中剔除。第三阶段构建新的投入产出组,而后重新测度对应的效率情况。研究结果表明,规模效率低下是制约江西省各地级市文化产业效率提升的主要原因,且该效率值受经济、创新、空气质量、教DOI:10.19699/ki.issn2096-0298.2023.19.158江西省文化产业投入产出效率的研究基于三阶段 DEA 模型的分析徐政杰
5、1 吴羚舆1 杨轮(通讯作者)1,2(1.同济大学经济与管理学院 上海 200092;2.井冈山大学商学院 江西井冈山 343009)摘 要:本文以江西省文化产业为研究对象,利用三阶段DEA模型综合分析了11个设区市的文化产业投入产出效率及影响因素。研究发现,江西省各设区市的文化产业投入产出效率主要受到规模效应的制约。同时,第三产业GDP占比越低、文化企业创新投入越少、城市空气污染指数越高、教育类财政支出越多各设区市的文化产业投入产出效率越高。此外,旅游产业协同对各地级市文化产业投入产出效率的影响存在门槛效应,发展至后期阶段才能实现旅游及文化产业的协同高质量发展。关键词:文化产业;投入产出效率
6、;三阶段DEA模型;江西旅游产业本文索引:徐政杰,吴羚舆,杨轮.江西省文化产业投入产出效率的研究J.中国商论,2023(19):158-164.中图分类号:F127 文献标识码:A 文章编号:2096-0298(2023)10(a)-158-07基金项目:江西省文化艺术科学规划项目“江西省文化产业投融资模式创新研究”(YG2017333);非常感谢江西省社会科学院社会研究所易外庚和刘月平老师对本文的数据支持及帮助。作者简介:徐政杰(2000-),男,汉族,湖南常德人,上海市同济大学国际贸易学专业 2022级硕士,研究方向:累积关税,价值链贸易,企业创新;吴羚舆(1998-),女,汉族,福建泉州
7、人,上海市同济大学国际贸易学专业2020级硕士,研究方向:原产地规则、价值链贸易。通讯作者:杨轮(1985-),女,汉族,江西樟树人,博士,上海市同济大学应用经济学专业 2019 级博士;井冈山大学商学院讲师,研究方向:全球价值链、供应链金融、产业价值链。 2023年10月159产业经济育、旅游等环境类因素影响较大。第二步,探索性分析。以上一部分的效率测算为基础,结合空间地理及相关性分析,进一步讨论了江西省设区市文化产业投入产出效率与经济环境及旅游协同产业的联系。(1)经济体量越大的地区往往具有更低的文化产业投入产出效率。(2)旅游产业发展对江西省各地级市的文化产业影响存在一定门槛效应,需分别
8、跨越边际效率递减、优质要素挤出两个阶段,才能真正实现旅游和文化产业的协同高质量发展。本文后续的行文安排如下:第2部分将主要回顾与本文研究内容相关的文献,第3部分为实证设计,最后一部分则为结论及建议。2 文献综述近年来,伴随我国经济转型发展,文化产业愈发受到各界学者重视。早在2008年,王婧就提出文化产业正逐步成为我国经济运行过程中的支柱性产业,且经济环境是影响我国各地区文化产业发展的主要因素。王家庭和张容(2010)也通过分析对比我国中、西、东部的文化产业发展情况,得出文化产业的发展于区域间存在异质性,因地制宜设置发展路径或为良方。高书生(2011)提出从需求出发,有力引导及扩大居民需求是文化
9、产业发展的重要方式。林秀梅和张亚丽(2014)在此基础上,用其研究证明除了消费需求,文化产业投资及政府扶持同样也会对文化产业发展产生促进效应,且该促进效应于不同地区间存在差异,协调发展或为适用于文化产业的发展方式。与此同时,也有较多学者投身文化产业投入产出效率的研究。蒋萍和王勇(2011)利用三阶段DEA及超效率DEA模型对我国31个省份的文化产业投入产出效率展开分析,证明了规模效率低是造成各省份文化产业投入产出效率低下的主要原因,且该效率值受环境因素干扰程度较大。赵然(2014)引入DEA-Malmquist模型,以河南省文化产业投资效率为研究对象,发现技术进步率及纯技术效率减少是制约城市文
10、化产业投资效率提升的主要原因。吕连菊和阚大学(2017)利用三阶段DEA模型,测算得到全国31个省市的文化产业效率值,并以江西省为主要研究对象,对比分析后发现江西省整体文化产业投入产出效率较低。人力资本投入、产业结构优化是为效率提升的重要途径。此后,周世新(2020)结合江西省设区市数据展开研究,发现各地区文化产业发展存在差异,效率水平的提升主要由纯技术效率水平驱动。已有研究为我们理解和认识文化产业投入产出效率提供了有益的参考,但其中也存在一定不足。首先,当前涉及文化产业投入产出效率的研究多为结合全国省市层面数据展开,就省内设区市展开的文化产业相关研究较少。其次,现有研究中所使用的产出类指标多
11、为单一的产业收入或规模以上文化企业利润,无法有效衡量文化产业的综合发展质量。此外,环境类指标对文化产业投入产出效率的影响已得以证实,但已有文献中对于环境类指标的选取大多集中于经济类,鲜少有文献结合实际情况,从经济环境以外的维度展开分析。鉴于此,本文选取江西省各设区市的文化产业为研究对象,从更加细化的层面对江西省的文化产业投入产出效率展开分析。在数据选择上,本文以2021年作为研究时点,数据皆来源于为最新公布的统计年鉴及各地公报。同时,参考 江西省文化产业发展报告(2022)计算得到江西省文化竞争力综合指数,并以此作为产出变量,以更好表示各地区的文化产业发展水平。在研究方法上,本文主要依托于三阶
12、段DEA模型展开。其中,在第二阶段,即引入SFA模型以分析环境类变量对文化产业投入产出效率产生的影响,本文综合考虑经济结构、创新水平、环境质量、协同产业发展(教育、旅游)等多方位要素,从多维度切入,剔除了环境对文化产业效率的干扰,以期得到更为准确有效的分析结果。同时,本文结合空间地理及相关性分析,进一步讨论了经济体量、旅游产业发展与文化产业投入产出效率内在联系。相较传统文献而言,本文在指标构建、研究方法上都存在一定程度的创新,同时在数据选取上也具备较强的时效性,所得结论更贴近江西省发展现状,具备借鉴及指导价值。3 实证设计3.1 模型构建文化产业投入产出情况不同于企业直接生产过程,其投入效率受
13、到很多因素的影响。为更好测度文化产业投入产出效率,本文借鉴Fried等(2002)提出的三阶段DEA方法。在分析过程中以DEA模型为基础,综合考虑了管理无效率、环境因素和随机扰动的影响,有效克服了传统DEA模型无法剔除环境因素影响等缺点,从而更好地评估各决策单元投入产出的绩效表现。第一阶段,对原始投入产出变量进行DEA分析。利用文化产业的原始投入产出数据,采用BCC模型(投入导向型)对江西省设区市文化产业的效率进行初步评价。BCC模型是在CCR模型假设规模报酬不变的基础上,加入凸性约束条件,允许规模报酬可变。投入导向下对偶形式的BCC模型可以表示如下:1101011min()().0,0.1,
14、0msdjjnjjjnjjjnjjissvstxsxstysyst ssst+=+=+=+=+=(1)其中,n指江西省11个设区市的决策单元,并且每个市文化产业有m种类型的投入jx和s种类型的产出jy。为决策单元有效值;s为松弛变量;为非阿基米德无穷小量。1602023年10月 Industrial Economy BCC模型由于允许规模报酬可变,可以计算出决策单元的综合技术效率crste、纯技术效率vrste和规模效率scale,同时综合技术效率可以表示为纯技术效率和规模效率的乘积。crstevrstescale=(2)通过第一阶段DEA测算,可以得到规模可变假设下各设区市文化产业的初始效率
15、值和相对不同投入指标的松弛变量(原始投入与目标投入之差)。第二阶段,结合SFA(随机前沿方法)调整文化产业投入变量,以期剔除环境因素随机扰动的影响。构建回归方程如下:(;);1,2,.;1,2,.niinniniSf ZvuiI nN=+=(3)其中,niS为第一阶段计算得到的针对i市文化产业第n项投入的松弛值;(;)inf Z为不同决策单元下不同松弛变量所对应的环境值,用环境变量及其回归系数的线性乘积和表示。ninivu+是混合误差项,其中,niv是随机扰动项,2(0,)vvN假定服从正态分布,表示随机干扰因素对文化产业投入松弛变量的影响。niu是管理无效率,2(,)uuNu+假定服从截断正
16、态分布,表示管理因素对投入松弛的影响。进一步地,定义222uuv=+,其取值在01浮动,当趋向于1时,证明投入无效中管理因素占主要地位;当趋向于0时,证明随机误差影响占主要地位。该变量的零假设检验可用于判断SFA模型设定是否合理,统计量LR构建为如下形式:0011()ln2 ln()ln()()LLRaLLL=(4)其中,0和1分别代表0=和1=假设条件下的极大似然估计量,当LR大于卡方分布临界值时,原假设被拒绝,说明SFA模型设定合理。为将所有设区市调整到相同的环境条件下,并同时考虑随机干扰影响,借鉴Jondrow等(1982)方法,应该首先将随机扰动分离出来。但是不同于其采用的随机前沿生产
17、函数,本文SFA模型基于随机前沿成本函数建立,结合罗登跃(2012)可以得到管理无效u的条件期望如下:2(/)(|)(/)1nininininiE u =+(5)其中,综合干扰nininiuv=+,uv=,222uv=+,和分别表示标准正态分布的概率密度函数和分布函数。进一步可以通过管理无效期望值计算随机干扰项的条件期望值:(|)(;)(|)nininiinniniE vSf ZE u=(6)然后利用模型回归结果对设区市文化产业原始投入指标进行调整,得到调整后的投入值*nix。*max;maxnnnininiinninixxfZfZvv=+(7)通过调整,可以得到假设不同设区市文化产业面临相同
18、最坏的营运环境(max;nnniifZfZ)和最不幸的自然状态(maxnninivv)时的投入情况,以期更真实反映各市文化产业投入产出相对效率水平。第三阶段,将调整后的文化产业投入变量*nix替换原始数据进行DEA分析,最终得到剔除了环境因素和随机误差影响的效率值。3.2 数据来源和变量选择本文主要探究2021年江西省各设区市文化产业投入产出效率问题,数据主要来源于各市统计局发布的统计年鉴、年度公报及江西省统计快报数。(1)投入变量选择投入变量选择文化产业事业单位数和文化体育娱乐业固定资产投资额,分别代表当地文化产业发展基础条件投入和资本投入水平。(2)产出变量选择产出变量选择市文化产业竞争力
19、综合指数,主要构建方法参考 江西省文化产业发展报告(2022)。该指数体系构建通过德尔菲法,由来自科研院所和高校等多名专家进行打分,确定文化产业竞争力的评估指标和权重(具体数据详见附表1)。在具体的指标评估中,将数据进行标准化,每个指标标准化采用百分制,分布在60100范围内,标准化数据iX计算公式如下:6040min()/max()min()iiiiiXXXXX=+(8)根据专家打分获得的权重,计算得到文化产业竞争力综合指数81iiiyX W=,iW为指标i的权重。通过对计算所得产出变量与原始投入变量进行相关性分析,发现文化产业竞争力综合指数与事业单位数量及文化体育娱乐业固定资产投资Pear
20、son相关系数分别为0.643和0.642,且均在0.05的水平(双侧)上显著相关,符合进行 DEA效率分析时投入产出指标之间应该存在显著的正相关关系条件限制。(3)影响因素变量选择深入分析文化产业的内在属性和发展需求,从经济结构、创新水平、环境质量、教育和旅游五方面控制了外部因素影响:经济结构代理指标选择第三产业GDP占比;创新水平代理指标选择规模以上文化企业R&D费用;环境质量代理指标选择AQI环境质量指数,指数越高则污染程度越高;教育代理指标为地方财政教育支出;旅游代理指标为当地旅游收入。 2023年10月161产业经济3.3 江西省11个地级市文化产业投入产出效率测算与解读3.3.1
21、第一阶段DEA原始投入产出指标下的文化产业效率分析本文采用DEAP2.1软件分别测算2021年江西省11个设区市的文化产业投入产出效率,结果显示,2021年江西省11个设区市文化产业综合技术效率均值为0.488,处在较低水平,纯技术效率和规模效率均值分别为0.826和0.5942。结合三种效率关系可以发现,整体较低综合技术效率主要由规模效率存在较大改进空间造成。同时,发现有新余市和鹰潭市处于生产前沿面上,既是技术有效又是规模有效。值得注意的是,除了综合技术有效的两个设区市规模报酬不变外,其他设区市均表现为规模报酬递减。3.3.2 第二阶段SFA文化产业发展外部影响因素分析及剔除通过第一阶段DE
22、A分析得到的目标投入结合原始投入可以计算得到两类投入指标的松弛变量,分别将两松弛变量作为因变量,将外部影响因素指标作为自变量代入Frontier4.1软件中进行检验分析,得到结果如下:表1 二阶段SFA分析结果变量事业单位松弛变量文化体育娱乐固定资产投资松弛变量系数t 值系数t 值常数项-12.499*-12.6450.0450.017第三产业 GDP占比9.941*9.3273.597*3.843规上文化企业R&D 投入-7.422*-7.127-6.246*-6.515AQI 环境质量指数-8.141*-7.388-3.837*-6.119地方财政教育支出-2.924*-2.424-3.4
23、96*-2.861旅游收入4.974*4.8015.003*4.007sigma-squared1623.512*1623.512206.272*205.841gamma0.999*13.5300.999*3596960.200Log 函数值48.64535.283LR 单边检验5.03*9.06*注:*、*分别代表在 1、5水平上显著。由表1可知,两类投入松弛变量的SFA回归都在显著性1%水平上通过了LR单边检验,证明第二阶段SFA模型设定是合理的。同时关于各外部影响因素的回归中,只有对文体娱乐固定资产投资松弛变量回归的常数项系数不显著,其他均在1%或5%的水平上显著。以下进一步讨论不同变量
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